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    僅自變量可重復(fù)觀測的變系數(shù)線性結(jié)構(gòu)型EV模型的參數(shù)估計

    2010-07-23 11:10:30周躍進陳桂景
    統(tǒng)計與決策 2010年5期
    關(guān)鍵詞:參變量權(quán)函數(shù)有界

    周躍進 ,陳桂景 ,王 蕊

    (1.安徽理工大學(xué) 理學(xué)院,安徽 淮南 232001;2.安徽大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,合肥 230039)

    0 引言

    在許多實際問題中,EV模型的系數(shù)往往是隨時間等因素變化而變化,并且在EV模型研究中一般都對模型誤差方作某種約束,這往往帶有主觀性。但在一定條件下可作重復(fù)觀測,利用其結(jié)果對誤差方差作估計,從而可以避免對其施加人為的約束。在實際問題中,有時只允許模型中自變量可重復(fù)觀測。如在農(nóng)業(yè)實驗中,實驗田劃分為若干個大地塊,以x記地塊的肥力,它實際上是該地塊上肥力的平均值,而我們只能從該地塊各處取樣測x,所得結(jié)果構(gòu)成對x的重復(fù)觀測。但如因變量Y表示地塊的單產(chǎn)量,其值一般只需測量一次。這類問題具有一定的普遍性。劉繼學(xué)在文獻[4]中研究了僅自變量有重復(fù)觀測時常系數(shù)線性EV模型的參數(shù)估計。本文考慮只允許自變量有重復(fù)觀測的變系數(shù)結(jié)構(gòu)型線性EV模型。

    假設(shè)在參變量t處自變量x與因變量y滿足一元線性關(guān)系

    這里x,y是隨機變量,t是參變量;a(t),b(t)是t的連續(xù)函數(shù)且 b(t)≠0。

    假定 t1,t2,…,tn,是[0,1]上的 n個設(shè)計點,在每個 ti處對作重復(fù)觀測,獲得樣本觀測值(ti,Xij,Yi);i=1,…,n;j=1,…,ni。 其中Xij,Yi為真值xi,yi的觀測值,xi,yi是不能直接觀測的隨機變量。本文模型是

    其中對模型作如下基本假定:

    (1)x1,x2,…,xn是隨機變量的iid真實值,EX,EX2存在;

    (2)uij(i=1,2,…,ni)為 iid,且

    (3),e1,e2,…,en為 iid,且

    (4){xi},{uij}和{ei}相互獨立。

    在模型(2)中,令 a(t)=a、b(t)=b、a、b 未知,即為文獻[4]中所研究的問題。本文感興趣的是估計模型(1.2)中變系數(shù)a(t).

    b(t)在t=t0∈(0,1)處的值 a(t0)、b(t0)和本文利用重復(fù)觀測數(shù)據(jù)和局部加權(quán)的方法,構(gòu)造出參數(shù)a(t0)、b(t0)和測量誤

    1 a(t0)、b(t0)和的估計

    文獻[5]對變系數(shù)線性結(jié)構(gòu)關(guān)系EV模型的參數(shù)a(t0)、b(t0)采用加權(quán)正交回歸最小二乘的方法獲得其估計量。如果用文獻[5]中的方法,則考慮樣本點(Xij,Yi)到(t0-hn,t0+hn)內(nèi)的局部回歸直線y-b(t0)x-a(t0)=0的正交距離平方加權(quán)和

    達到最小為原則來估計 a(t0)、b(t0),求出 a(t0)、b(t0)的估計量但由于未必相等,因而不再收斂到 b(t0),因此必須采用另外的估計方法。本文利用t0處重復(fù)觀測值(ti,Xij,Yi)來估計 a(t0)、b(t0)和首先利用重復(fù)觀測數(shù)據(jù)對進行估計,然后利用局部加權(quán)方法估計和

    如果 Wni(t0)滿足(1),權(quán)函數(shù)。

    關(guān)于權(quán)函數(shù)的選擇,可先選定適當(dāng)?shù)挠薪绺怕拭芏群瘮?shù)K(x),稱之為核函數(shù);然后選定窗寬hn∈(0,1/2)。由事先確定的設(shè)計點 0≤t1<t2<…tn≤1 及 t0∈(0,1),構(gòu)造權(quán)函數(shù):

    一般窗寬hn隨n增大而減小,理論上hn滿足當(dāng)n→∞時,n→0,nhn→∞。

    本文采用以下記號:

    2 主要結(jié)果

    條件保證了[0,1]內(nèi)的n個設(shè)計點不能過于聚集在某點附近。在一些假定條件下,本文得到如下主要結(jié)果。

    假定設(shè)計點 0≤t1<t2<…<tn≤1,且滿足:

    3 定理證明

    為了證明定理的結(jié)論,需引入下列引理。引理 1[6]在(5)式定義下,

    引理 2[5]設(shè)隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξniidEξ,Eξ2存在,隨機變量e1,e2,eniid,Ee1=0,Ee2=σ2<∞有界縣在t0附近連續(xù)。若→∞(n→∞),則當(dāng)n→∞時:

    引理 3[5]設(shè)隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξn,相互獨立,隨機變量e1,e2,en相互獨立有界且在 t0附近連續(xù)。若則當(dāng)n→∞時:

    引理 4[5]設(shè)隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξniidEξ,Eξ2存在,隨機變量 e1,e2,eniid,Ee1=0,Ee2=σ2<∞,f(t)有界縣在 t0附近連續(xù)。 若則當(dāng)n→∞時:

    引理 5[5]設(shè)隨機變量 ξ,ξ1,ξ2…,ξn相互獨立,隨機變量e1,e2,en相互獨立,f(t)有界且在 t0附近連續(xù)。若則當(dāng)n→∞時:

    由引理2和引理3知

    再由引理2和引理3有:

    再討論S2XY的收斂性。

    由引理3可得:

    由(10)、(11)、(14)、(17)式,可得到

    由此,定理得證。

    由引理4和引理5,同理可證得定理2。

    [1]Wang Qihua.Estimation of Linear Error-in-Covariables Models with Validation Data under Random Censorship[J].J Multivariate Anal.,2000,(73).

    [2]ZhangS.G.,Chen X.R.Consistency of Modified MLE in EV Model with Replicted Observations[J].Science in China(Series A),2001,44(3).

    [3]Zhang S.G.,Chen X.R.Asymptotic Normality of Parameters Estimation in EV Model with Replicated Observations[J].Acta Mathematica Scientia(Series B),2002,22(1).

    [4]Liu J.X.,Zhang S.G.,Chen X.R.EV Models with Replicable Observed Independent Variables[J].Science in China(A),2006,36(5).

    [5]Ou Y.G.On Parameter Estimation for Linear Varying-coefficients Structural EV Models[J].Acta Mathematicae Applicatae Sinica,2005,28(1).

    [6]Zhang S.G.Research about EV Models PhD[D].Paper,2002.

    [7]Stout W F.Almost Sure Convergence[M].New York:Acadamic Press,1974.

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